コンテンツにスキップ

Getting Started

jpcite は ChatGPT / Claude / Cursor が文章を生成する前に呼ぶ Evidence prefetch / GEO source layer です。日本の公的制度・法人・法令・税務公開資料・インボイス・行政処分・入札について、長い PDF・複数の官公庁ページ・検索結果を LLM へ渡す前に、出典 URL・取得時刻・known gaps・互換/排他ルール付きの小さい Evidence Packet を返します。caller supplied baseline がある場合は、入力文脈量の削減見込みと break-even も返します。LLM call はサーバ側で実行せず、jpcite の課金は ¥3/billable unit (税込 ¥3.30) の単一従量です。外部 LLM の token/search/cache/tool 料金や削減額は、利用中の AI サービス側の条件に依存し、jpcite は保証しません。

評価は次の順で進めると、課金前に価値を判断できます: 匿名 curl → Playground → MCP / OpenAPI → API キー。料金詳細は pricing.md。

AI agent の最初の導線は、広い制度質問なら GET /v1/intelligence/precomputed/query?include_facts=false&include_compression=true、根拠 record や known gaps が必要なら POST /v1/evidence/packets/query です。日本企業の調査では一般 Web 検索より先に company_public_baseline を作り、法人番号・identity_confidence・source_url・source_fetched_at・known_gaps を保持します。専門判断が必要な場合は evidence brief を作ってから GET /v1/advisors/match を候補 reviewer 検索として使い、最終意見・保証・紹介完了として扱わないでください。

1. 匿名 curl で 5 秒スモーク (登録不要)

API キー無しで叩くと 匿名 3 req/日 per IP (JST 翌日 00:00 リセット) として動作します。 /healthz と /v1/meta は 課金対象外。

# 1.1 ヘルスチェック (課金対象外)
curl https://api.jpcite.com/healthz   # => {"status":"ok"}
curl https://api.jpcite.com/v1/meta   # => {"total_programs": ..., "tier_counts": {...}}

# 1.2 制度検索 — 匿名枠 1 リクエストを消費
curl "https://api.jpcite.com/v1/programs/search?q=IT導入&limit=5"

返ってくる record の source_url が省庁・自治体・公庫の一次資料に直リンクしていることと、 source_fetched_at (jpcite が出典を最後に取得した時刻) が付いていることを確認します。

2. Playground で Evidence Packet を確認する

ブラウザ完結 (登録不要・API キー不要) で残量と Evidence Packet を確認できます。 ?flow=evidence3 で Evidence エンドポイントが事前選択されます。

返却 JSON で次の field を確認します:

  • compression.packet_tokens_estimate / source_tokens_estimate / input_context_reduction_rate
  • quality.known_gaps[] (空でないとき、 AI 側でも「未接続な根拠」 を明示する)

compression は 入力文脈量の参考推定 です (provider_billing_not_guaranteed=true)。

curl だけで 3 回検証する場合は、下の順に実行します。1 回目の匿名 smoke を既に実行した場合は、2.2 と 2.3 だけで残り 2 回を使います。

# 2.1 制度候補と出典 URL
curl "https://api.jpcite.com/v1/programs/search?q=IT導入&limit=3"

# 2.2 Evidence Packet (precomputed)
curl "https://api.jpcite.com/v1/intelligence/precomputed/query?q=省力化&limit=5"

# 2.3 入力文脈 compression estimate
curl "https://api.jpcite.com/v1/intelligence/precomputed/query?q=省力化&limit=5&include_compression=true"

3. MCP / OpenAPI で取り込む (反復利用)

匿名で 3 回検証して納得したら、 反復利用のために MCP か OpenAPI client から呼びます。 ここまでは API キー無しで進められます (匿名 3 req/日 quota は MCP からも消費)。

3.1 MCP (Claude Desktop / Cursor / Cline)

Protocol: 2025-06-18。~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) を編集:

{
  "mcpServers": {
    "jpcite": {
      "command": "uvx",
      "args": ["autonomath-mcp"]
    }
  }
}
  • uv 未導入なら brew install uv か pip install uv
  • pip install autonomath-mcp 済みなら "command": "autonomath-mcp"
  • ワンクリック: jpcite MCP bundle を Claude Desktop で開く
  • 再起動後、標準構成で 155 ツールが有効。Cursor / Cline などの MCP 対応クライアントも同じ server 設定を使えます。ChatGPT Custom GPT では次節の OpenAPI Actions を使います。

ツール一覧: mcp-tools.md。 出典付きで回答させたい場合は、 検索後に get_evidence_packet を呼び、 一次資料 URL・取得時刻・provenance・ルール判定を先に AI クライアントへ渡します。 トークン量や追加検索回数への影響は、 モデル・プロンプト・質問内容・キャッシュ状態に依存します。

3.2 OpenAPI (Python / Node / 任意の SDK 生成)

OpenAPI spec は live と公開 snapshot の 2 経路で取得できます:

# live (常に最新)
curl https://api.jpcite.com/v1/openapi.json -o openapi.json

# repo snapshot
# https://jpcite.com/openapi/v1.json

任意の OpenAPI 対応クライアントで取り込み、 https://api.jpcite.com を base URL に設定します。

3.3 Python (requests)

import requests

r = requests.get(
    "https://api.jpcite.com/v1/programs/search",
    params={"q": "IT導入", "tier": ["S", "A"], "limit": 5},
)
r.raise_for_status()
print(r.json()["total"], "results")

3.4 Node.js (fetch)

const url = new URL("https://api.jpcite.com/v1/programs/search");
url.searchParams.set("q", "IT導入");
url.searchParams.append("tier", "S");
url.searchParams.append("tier", "A");

const res = await fetch(url);
const data = await res.json();
console.log(`${data.total} results`);

4. 単発呼び出しを反復ワークフローにする

API キー発行後は、単発 curl をそのまま増やすのではなく、顧客・案件・会社フォルダ単位の workflow として固定します。

最小パターン:

  1. /v1/cost/preview で予定 workflow の billable units と予測金額を確認
  2. 顧客・案件・会社フォルダ単位で X-Client-Tag を固定
  3. POST / batch / export / fanout では Idempotency-Key を付けて再試行時の二重実行を防止
  4. 広い有料 POST では X-Cost-Cap-JPY を付け、予測額が上限を超える場合は実行前に止める
  5. dashboard で client_tag 別の利用量と月次上限を確認

例:

curl -X POST "https://api.jpcite.com/v1/evidence/packets/query" \
  -H "X-API-Key: YOUR_API_KEY" \
  -H "X-Client-Tag: client-acme-2026" \
  -H "Idempotency-Key: client-acme-2026-monthly-review-001" \
  -H "X-Cost-Cap-JPY: 300" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"query_text":"東京都 製造業 省力化 補助金", "limit": 10}'

この形にすると、士業 / 社内業務 / AI agent が「誰のために何 units 使ったか」を後で説明しやすくなります。

5. API キー発行 (継続利用)

匿名 3 req/日 を超える、 または毎日同じ IP からの呼び出しを安定させたい場合は API キーを発行します。

5.1 ダッシュボード (推奨)

料金ページ の「API キーを発行」 から Stripe Checkout を経由してカード登録します。 success_url 着地後、 ダッシュボードから API key を取得できます。

5.2 API でチェックアウトを作成 (任意)

curl -X POST https://api.jpcite.com/v1/billing/checkout \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "success_url": "https://jpcite.com/success?session_id={CHECKOUT_SESSION_ID}",
    "cancel_url": "https://jpcite.com/pricing",
    "customer_email": "[email protected]"
  }'

返り値の url をブラウザで開いてカード登録。success_url 着地後に API key を取得:

curl -X POST https://api.jpcite.com/v1/billing/keys/from-checkout \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"session_id": "cs_live_..."}'
# => {"api_key": "YOUR_API_KEY", "tier": "paid"}

API key は発行時 1 回だけ返る — 紛失時は Stripe Customer Portal で解約 → 再発行。

5.3 認証付きで呼ぶ

curl -H "X-API-Key: YOUR_API_KEY" \
  "https://api.jpcite.com/v1/programs/search?q=IT導入"

認証付きの呼び出しでは X-API-Key ヘッダーを使います。

SDK について

最短は HTTP 直叩き、 または autonomath-mcp の MCP サーバー利用です。 SDK を使う場合も、 まずは上の curl と Playground でレスポンス形状を確認してください。 PyPI 配布パッケージ名は autonomath-mcp (legacy distribution name)、 user-facing brand は jpcite です。

pip install autonomath-mcp

次は